基于高程和地物光谱约束的多光谱图像预处理算法
作者:
作者单位:

(1. 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094;2. 中国科学院大学, 北京 100049;3. 首都航天机械有限公司, 北京 100076)

作者简介:

方秀秀(1995-),女,安徽安庆人,硕士研究生,研究方向为多光谱图像数据处理;

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

中科院先导项目(XDA13030402).


Multispectral Image Preprocessing Based on Elevation and Surface Feature Spectrum Constraints
Author:
Affiliation:

(1. Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, CHN;2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, CHN;3. Beijing Aerospace Machinery Corporation Limited, Beijing 100076, CHN)

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    摘要:

    分视场滤光片型多光谱相机在利用拼接和配准生成多光谱图像时,受云、水等特殊地物的影响,利用现有方法生成的结果图像上容易出现条带噪声和错配现象。提出了一种三维信息约束下的尺度不变特征转换(SIFT)图像配准和地物光谱特性约束下的多光谱图像预处理算法,该算法利用三维信息约束的SIFT算子提高配准精度,同时在地物光谱特性约束下选取有效的辐射校正点提高图像拼接时各条带图像灰度的校正精度。实验结果表明,利用该方法对分视场多光谱相机数据进行预处理时,即使图像上存在云、水等特殊区域的地物,结果图像仍能保持高精度配准且无条带噪声。

    Abstract:

    When multispectral images are generated by mosaicking and registration, they are prone to strip noise and mismatch due to the effects of clouds and water. In the paper, a combined method of images registration based on SIFT algorithm constraints to 3D information and multispectral images preprocessing algorithm under the restriction of ground spectral characteristics is proposed. In this algorithm, SIFT operator constraints to 3D information are used to improve the registration accuracy. At the same time, effective radiation calibration points are selected under the ground spectral characteristics constraints to improve the gray-scale correction accuracy of each band image when stitching. The experimental results show that, when the method is used to preprocess the multispectral camera data, even if there are special areas such as clouds and water on the image, the images can own high registration accuracy without strip noise, and the spectral consistency is high.

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  • 收稿日期:2019-12-10
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  • 在线发布日期: 2020-04-26
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